转向更宽的AI生态链
在业内，摩根士丹利首席经济学家邢自强是兼具流量和专业的分析者。
他曾精准捕捉2024年9月国内宏观政策转向窗口，提前向全球机构提示稳增长政策加码。
他对近年中国经济中的诸多特点也有前瞻和深入分析，预判了地产调整节奏、产业链外迁、“新三样”出口景气、AI算力投资周期变化，影响大量机构的资产配置。
2026年7月30日，邢自强在摩根士丹利上海沟通会上发言，围绕下半年政策、经济“K型分化”、AI竞争以及近期全球科技股震荡，给出了最新判断。
他说了什么，实在令人好奇。
这轮科技股调整因全球共振
对于近期全球科技股出现的剧烈波动，邢自强认为调整是宏观因素和微观投资回报率的叙事交织引发的。
他认为，中国A股这一轮出现的行情震动，是全球AI科技共振的一个缩影。
在他看来，这轮AI投资周期由美国大型科技公司提出算力中心建设计划而启，但产业链收益并不只留在美国，而是扩散到韩国、中国相关企业。
其中，韩国和中国台湾企业更多参与芯片、存储等环节，中国大陆企业则主要通过光模块、PCB等环节参与全球分工。
但各地区相关企业仍处在同一轮全球投资周期之中，因此也会在资本市场上同步受到影响。
AI叙事已经发生变化
邢自强进一步阐明，AI叙事的变化未必是基本面。这些AI的大厂宣布的今年明年的投资计划没有削减，甚至略有上调，今年计划投入约8000亿美元，明年计划投入约1.2万亿美元。产业链订单也未出现明显问题，但资本市场依然出现了“过山车式”的调整。
对此，他认为，很多时候只能敬畏市场，因为市场此前可能已经把未来一两年的好消息很多提前反应了。
历史上，每一轮重大技术革命往往都伴随着过度投资和过度繁荣，随后进入一定的金融市场的股价到财务成本的“清算时刻”。但邢自强强调，这种清算并不等于投资完全“打水漂”，也不意味着对生产率、对经济没帮助。
他以20世纪90年代末的互联网投资潮为例，宽带路由器、海底电缆等基础设施最终提升了全球经济生产率，但部分“卖铲子”的企业仍在科网泡沫破裂后经历了股价与财务回报的“清算时刻”。
相信AI会改变人类生产力会进步，这是巨大的一次科技革命，以及市场现在出现的波动完全并不矛盾。
从“卖铲子”转向“用铲子”
邢自强引用摩根士丹利美股、亚太及中国策略团队观点认为，AI投资可能正在进入一个“半场休息”阶段，市场的关注范围需要从“卖铲子”转向“用铲子”的。
“目光要放得更广一点，不应该只单纯看AI半导体算力，而应该注意有很多运用AI可以受益的企业。”
过去一段时间，市场主要关注芯片、存储，也就是所谓“卖铲子”的环节。下一阶段，关注点可能逐渐转向哪些企业能够真正使用这些“铲子”，提升自身的生产率、提升营收。
他将这一变化概括为从AI基础设施提供者，扩展至AI应用者，即能够通过AI增加收入、提高效率和降低成本的企业。
回答不了抄底的问题
邢自强还明确表示，回答不了比如说市场波动到现在，能否抄底的问题，但是从全球更加宽广的投资AI下一阶段工业革命科技革命的思路，中国是有优势的。
与此同时，AI生态链的边界也可能继续扩大。一些表面上并非AI科技公司的能源、资源和战略原材料企业，也可能因为AI对电力、储能及稀缺资源的需求增长而进入这一体系。
摩根士丹利策略团队将其中一部分称为具有“HALO资产”特征的领域，它们不容易被AI替代，反而可能随着AI基础设施扩张而变得更加稀缺。
因此，所谓AI“下半场”，并不是AI投资结束，而是市场关注点可能从狭窄的半导体、算力环节，逐渐扩展至应用、能源和更广泛的产业生态。
而在AI的广义的生态链上，能源转型方面中国是有巨大的优势，而且会给全球供更好的绿色能源科技产品；国产大模型的崛起，由于token成本便宜，如果全球AI产业商业化能落地，也有明显的优势。
相信AI的人已经越来越多
在邢自强看来，AI交易最值得警惕的变化，并不是投资者突然不相信AI，而是相信AI的人已经越来越多。
半年前，如果有人提出美国利率上升25个基点可能冲击AI投资，相当一部分“小登基金经理”会认为，这样的利率变化不足以影响一次“改变人类”的技术革命。
随着这种“小登基金经理”的认知影响到了“老登”，变为全球资金的共识，市场结构就出现了非常拥挤的这种交易现象。”
所谓拥挤，首先体现为杠杆资金集中押注AI算力基础设施。邢自强以韩国市场为例称，从去年底到今年上半年，市场出现了多只数倍做多的杠杆ETF，通常这种杠杆型资金大量涌入，往往是这种博弈、投资或者说赛道型的牛市进行到后半阶段的一个特点。
当监管政策由松转紧，或者流动性、利率预期发生变化，杠杆资金容易放大市场波动。
第二个压力来自一级市场和债券市场。
AI算力中心所需资金规模庞大，部分头部科技企业仅依靠自身经营现金流，已经不足以覆盖全部资本开支，需要通过IPO、配股和发债等方式继续融资。
“从今年上半年到明年上半年短短一年，这些企业要在公开市场上发债发股融资1万亿美元，不断地去吸水或者叫抽血。”
这意味着，一边是二级市场杠杆资金集中押注AI，另一边是AI企业持续从股票和债券市场吸收流动性。市场对通胀、油价、利率以及央行政策的边际变化会变得更加敏感。这些因素交织在一起，引发了对AI叙事的一些变化。
另一条AI产业路线
谈及AI竞争，邢自强认为，中国正在走一条不同的路径。
中国更多依靠系统集成、电力供应、工程师红利、算法优化等，降低AI使用成本。其中最具冲击力的数据是Token成本。
“国产大模型的Token的成本，大致上只有美国的1/10，确实便宜。”
低成本的价值正在企业端逐渐体现。部分海外企业此前鼓励员工大量使用最先进模型，但随着Token账单持续增长，企业开始对AI任务进行分层，复杂、长程的任务交给最先进模型，简单、短程的任务则更多采用成本较低的开源模型。
邢自强因此提出，中国是否能够复制2G、3G和4G时代的经验，将AI算力建成一种廉价、可广泛使用的数字基础设施。
在移动互联网时代，中国通过较强的网络基础设施和相对较低的资费，降低了创业与应用创新门槛。类似地，如果未来能够通过国家算力网租用加持，可能会是中国版本的数字基础设施的方案。
在芯片使用上，邢自强提出了“算力双轨制”。
一方面，最前沿模型的训练仍需要全球最先进的芯片；另一方面，到了推理和应用阶段，对单颗芯片性能的要求相对降低，国产芯片可以通过国有主导的算力中心获得更多应用机会。
国产芯片在推理端获得更多应用后，还可以通过“干中学”积累反馈，不断优化系统和效能。
“9·24式拐点还未至”
回到中国宏观政策，邢自强在一份报告标题直接写到，9.24式拐点还未至。
邢自强表示，虽然二季度部分经济指标走弱，但从近期政策文件和官方表态看，政策重心仍然集中在科技、能源、产业自主安全以及解决“卡脖子”问题上。
“即便是二季度经济放缓，如果要找到一个抓手去托底的话，可能还是沿着抓科技、抓能源转型，也就是说从投资端着手的可能性大于从消费端着手。”
另外，在邢自强看来，今年下半年更可能是加快落地年初预算框架内尚未落地的财政资源，而不是突然扩大赤字或新增大规模特别国债。
他表示，中央和地方发债余额，以及此前设立的新型金融工具中，存在超过2万亿元可以在下半年使用的财政余力。
从具体方向看，可能还是投资端，包括能源方面的电网、储能，以及科技方面的AI、算力等。
“分化”短期难解
此外，邢自强认为，经济的“分化”局面短期很难化解。向上的一端是AI、能源新三样等；向下的一端则是内需、消费、地产和就业。
针对这一结构性问题，邢自强提出了三方面建议。
第一，优化以旧换新政策，将部分以旧换新资源从汽车、家电等耐用品，转向餐饮、娱乐、旅游等服务消费。
第二，部分已经处在全球上行周期、出口增速较高的硬科技产业，是否仍需要维持较强的出口退税和财政支持；节约下来的资源，可以考虑用于国内服务业和消费行业减税。
第三，继续完善社会保障体系，减少居民预防性储蓄
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